1. 面试题目 #

假设要开发一个智能工单分类系统，请拆解AI可参与的环节并说明技术选型思路。要求从系统架构、核心功能、模型选择、数据处理等多个维度进行详细分析。

2. 参考答案 #

2.1 AI参与的三个核心环节 #

2.2.1 工单内容理解阶段 #

技术选型思路：

• 文本预处理：使用NLP技术进行分词、去停用词、文本清洗等基础处理
• 实体识别：采用命名实体识别(NER)技术提取关键信息（产品名称、问题类型、用户信息等）
• 意图识别：使用BERT、RoBERTa等预训练模型理解用户真实诉求和问题本质

技术栈推荐：

# 文本预处理
import jieba  # 中文分词
import re    # 正则表达式清洗

# 实体识别
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
# 使用BERT-based NER模型

# 意图识别
from transformers import BertForSequenceClassification

2.2.2 智能分类决策阶段 #

技术选型思路：

• 多级分类：构建层次化分类体系，使用XGBoost、LightGBM等梯度提升模型
• 优先级评估：结合历史数据，使用深度学习模型预测工单紧急程度
• 相似工单匹配：采用向量数据库(Milvus、Pinecone)存储历史工单，实现快速检索

技术架构：

# 多级分类模型
import xgboost as xgb
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 向量检索
from pymilvus import Collection, connections
import sentence_transformers

# 优先级预测
import torch
from transformers import AutoModel

2.2.3 自动化处理阶段 #

技术选型思路：

• 知识库对接：使用RAG技术从企业知识库检索解决方案
• 自动回复：采用LLM生成个性化回复内容
• 工作流联动：通过API触发后续自动化处理流程

2.3 系统架构设计 #

2.3.1 核心功能实现流程 #

工单录入 → 文本预处理 → 特征提取 → 模型预测 → 人工确认 → 自动分发

详细流程说明：

1. 工单录入：用户通过界面提交工单信息
2. 文本预处理：去除噪声、分词、标准化处理
3. 特征提取：将文本转换为模型可理解的特征向量
4. 模型预测：多模型协同判断工单类别和优先级
5. 人工确认：关键决策点的人工审核机制
6. 自动分发：根据分类结果自动路由到相应部门

2.3.2 技术架构图 #

┌─────────────┐    ┌──────────────┐    ┌─────────────┐
│   前端界面   │───▶│   API网关    │───▶│  工单服务   │
└─────────────┘    └──────────────┘    └─────────────┘
                                              │
                                              ▼
┌─────────────┐    ┌──────────────┐    ┌─────────────┐
│  向量数据库  │◀───│  AI推理引擎  │◀───│  特征工程   │
└─────────────┘    └──────────────┘    └─────────────┘
       │                   │
       ▼                   ▼
┌─────────────┐    ┌──────────────┐
│  知识库     │    │  工作流引擎   │
└─────────────┘    └──────────────┘

2.4 模型训练与优化策略 #

2.4.1 数据处理流程 #

数据收集与清洗：

• 收集大量历史工单数据作为训练基础
• 数据清洗：去重、异常值处理、缺失值填充
• 数据标注：建立标准化的标注规范和流程

特征工程：

• 文本特征：TF-IDF、Word2Vec、BERT嵌入
• 统计特征：工单长度、关键词频次、时间特征
• 业务特征：用户等级、产品类型、历史行为

2.4.2 模型选择与训练 #

分类模型选型：

# 文本分类
from transformers import BertForSequenceClassification
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 相似度计算
from sentence_transformers import SentenceTransformer
similarity_model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')

# 传统机器学习
import xgboost as xgb
xgb_model = xgb.XGBClassifier()

模型优化策略：

• 在线学习：定期使用新数据更新模型参数
• A/B测试：验证模型效果和业务指标
• 集成学习：多模型投票提升分类准确性
• 持续监控：建立模型性能监控和告警机制

2.5 技术选型建议 #

2.5.1 核心技术栈 #

• 框架选择：FastAPI（高性能API服务）
• 模型库：Hugging Face Transformers（预训练模型）
• 向量数据库：Milvus（高并发向量检索）
• 工作流：LangChain（LLM应用开发）

2.5.2 部署架构 #

# Docker Compose 示例
version: '3.8'
services:
  api-gateway:
    image: nginx:alpine
    ports: ["80:80"]

  ticket-service:
    build: ./ticket-service
    environment:
      - MILVUS_HOST=milvus
      - REDIS_HOST=redis

  milvus:
    image: milvusdb/milvus:latest
    ports: ["19530:19530"]

  redis:
    image: redis:alpine
    ports: ["6379:6379"]

2.6 性能优化与监控 #

2.6.1 性能指标 #

• 分类准确率：> 90%
• 响应时间：< 500ms
• 并发处理：> 1000 QPS
• 系统可用性：> 99.9%

2.6.2 监控体系 #

• 业务监控：工单处理量、分类准确率、用户满意度
• 技术监控：API响应时间、模型推理延迟、系统资源使用率
• 告警机制：异常检测、性能阈值告警、自动故障恢复

2.7 扩展性考虑 #

2.7.1 水平扩展 #

• 微服务架构支持独立扩展
• 向量数据库集群化部署
• 模型服务容器化部署

2.7.2 功能扩展 #

• 多语言支持
• 多媒体工单处理
• 实时流式处理
• 联邦学习支持

这个智能工单分类系统设计充分考虑了AI技术的各个应用环节，通过合理的架构设计和技术选型，能够实现高效、准确、可扩展的工单自动化处理能力。